元戎启行算法岗面经+内推

📍 个人背景打底：
985本硕  |  研究方向 ：CV多传感器融合/决策规划 (选填你的核心方向)
技能栈 ：C++/Python双修 | PyTorch/TensorFlow熟练工 | ROS2/CyberRT接触过
科研&项目 ：顶会/顶刊 * X (有必填) | 自动驾驶相关项目 * X ( 感知/预测/定位/规控 等)
刷题 ：LeetCode 400+ (面试报了250+，重点刷 图论/DP/几何/搜索 )

💥 三轮技术面深度复盘（硬核预警！）：
✅ 一面：算法根基 + 工程手撕 (70min - 基础考察)
1. 理论轰炸区：
多传感器融合 ：卡尔曼 vs 粒子滤波优缺点 & 适用场景 (拿IMU+GNSS紧耦合举例)？时间同步 ( 硬同步/软同步 ) 咋搞？
深度学习CV ：BEV感知为啥火？痛点在哪？Transformer (DETR, BEVFormer) 咋用在感知里？模型轻量化 ( 蒸馏/量化/剪枝 ) 实战过吗？
 SLAM/定位 ：后端优化 (BA, Pose Graph) 是啥原理？回环检测常用招数？动态物体干扰咋办？
2. C++/工程实战区：
性能优化 ：手撸并行加速点云聚类 (OpenMP/CUDA思路)，Eigen库高效矩阵操作技巧， 深度学习推理内存泄漏 怎么防？
数据结构设计 ：动态障碍物轨迹 (带时空信息) 用什么数据结构存又快又好？
3. 算法手撕区： (现场写码!)
动态障碍物轨迹预测 + 冲突检测  (时空占用网格 or OBB相交判定，二选一)
点云地面分割/聚类  (RANSAC, DBSCAN 等实现 & 优化)

✅ 二面：系统设计 + 地狱场景 (100min - 能力纵深) 🚗 自动驾驶算法架构设计：
 分布式感知痛点 ：
多车协同感知框架咋设计？ (异构传感器数据融合 + 带宽/时延限制)
海量点云/图像数据Pipeline怎么搭高效？ (ROS2/CyberRT选型？ 数据传输、序列化、推理Pipeline优化)
模型落地难题 ：
模型 在线更新  +  A/B测试 怎么做才安全？
边缘设备 ( Jetson ) 模型 部署优化 经验有吗？

⚡️ 地狱级场景题 (重点！)：
 十字路口修罗场 ：感知有误 (遮挡、误检) + 通信延迟，多车+行人怎么协同决策？ ( 规则派 还是 强化学习派 ？) 安全性咋量化？
 极端天气Buff ：暴雨/浓雾天，怎么让感知模型更稳？ ( 数据增强 ？ 多模态融合 ？ 后处理玄学 ？) 🧪 模型与数据暴击：
 数据闭环 ：怎么自动挖Corner Case触发模型重训？Pipeline咋搭？
 仿真 VS 现实 ：用CARLA等仿真器高效生成刁钻场景 + 评估算法？ ( 场景泛化性 是关键！)

✅ 三面：CTO压力面 + 灵魂对谈 (50min - 格局视野) ❗ 夺命连环问：
“L4落地最大的 技术坎 在哪？ 突破口 你觉得是啥？” (秀技术视野深度!)
“算法 安全性 (SOTIF功能安全) 怎么贯穿 模型设计->训练->测试->部署 全流程？” (ISO 21448了解一下!)
“你的研究/项目到底怎么 解决自动驾驶真问题 ？ 创新点 和 落地价值 在哪？” (价值论证是核心!) 💡 反向收割 (把握主动权！)：
技术栈：贵司 自研算法框架 的核心优势？和Apollo/OpenPilot比 差异化 在哪？
真挑战：目前算法团队啃的 最硬骨头 是什么？ (展现解决复杂问题的渴望！)

🚀 算法岗通关秘籍 (牛客精华版)：
1. 项目包装术：
科研项目 => 直戳痛点 ：论文包装成解决具体问题 (e.g., 长尾检测 -> 提升路口“鬼探头”识别；轨迹预测 -> 优化Cut-in预判)。
 工程项目 => 突出闭环 ：狂吹 算法部署 、 性能调优 、 数据Pipeline 、 仿真验证 全链条能力！
2. 八股重生法：
基础算法 => 绑定场景 ：DP -> 行为决策/路径规划；图论 -> 高精地图处理/车路协同；几何 -> 传感器标定/碰撞检测。
深度学习 => 聚焦落地 ：少讲原理，多讲 模型设计如何解决具体问题  (e.g., 时序模型搞轨迹预测，注意力机制破遮挡)。
3. 仿真Demo潜规则 (超级加分项！)：
必杀技 ：用CARLA/LGSVL搭典型高危场景Demo (e.g., 无保护左转、VRU密集路口)，展示算法处理过程 + 结果分析！GitHub源码链接当“投名状”，甩给面试官！
隐藏大招 ：展示自研的Corner Case生成 + 自动化测试脚本 (体现工程化思维)。

📣 【内推直通车】牛客专属福利，面试流程加速！
🔥 内推码：NTAW9FW (投递时务必填写，这是关键！)
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